Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing quantum models of stochastic processes with error mitigation

論文の概要: Enhancing quantum models of stochastic processes with error mitigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06448v2
Date: Mon, 18 Oct 2021 02:20:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-31 06:24:38.217378
Title: Enhancing quantum models of stochastic processes with error mitigation
Title（参考訳）: 誤差緩和による確率過程の量子モデルの拡張
Authors: Matthew Ho, Ryuji Takagi, Mile Gu
Abstract要約: 理論量子モデルと実用のギャップを、誤差軽減法を取り入れて埋める。その結果,誤差緩和が期待値の改善に有効であることが確認された。この結果から,これらの量子コンピュータにおけるハードウェアの制約により,その手法が制約されることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Error mitigation has been one of the recently sought after methods to reduce the effects of noise when computation is performed on a noisy near-term quantum computer. Interest in simulating stochastic processes with quantum models gained popularity after being proven to require less memory than their classical counterparts. With previous work on quantum models focusing primarily on further compressing memory, this work branches out into the experimental scene; we aim to bridge the gap between theoretical quantum models and practical use with the inclusion of error mitigation methods. It is observed that error mitigation is successful in improving the resultant expectation values. While our results indicate that error mitigation work, we show that its methodology is ultimately constrained by hardware limitations in these quantum computers.
Abstract（参考訳）: 誤差緩和は、ノイズが短期的な量子コンピュータ上で計算されるときのノイズの影響を減らすために最近求められた方法の1つである。量子モデルによる確率過程のシミュレートへの関心は、古典的プロセスよりも少ないメモリを必要とすることが証明された後に人気を博した。従来の量子モデルの研究は、主にメモリの圧縮に重点を置いていたが、この研究は、理論量子モデルと実用的な使用法の間のギャップを、エラー軽減法を取り入れて埋めることを目的としている。誤差軽減が期待値の改善に有効であることが観察された。この結果から,これらの量子コンピュータにおけるハードウェアの制約により,その手法が制約されることが示唆された。

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